nano environment.yml

你现在已经激活了一个 Conda 环境：

conda activate /data/home/ch_seq/env_py38

那么你不需要新建一个环境，可以直接在这个环境里安装需要的包。不过你仍然可以生成一个 environment.yml 文件，用来记录你这个环境所使用的依赖，以便以后：

• 快速重建环境
• 分享给别人
• 管理依赖版本

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✅ 方法 1：直接在当前环境安装所有包

你可以执行以下命令来安装 YAML 文件中提到的所有依赖（不新建环境）：

# Conda 安装的部分
conda install -c conda-forge \
  scanpy squidpy scikit-image anndata matplotlib seaborn \
  scikit-learn pandas numpy scipy statsmodels jupyterlab \
  opencv napari tifffile pytables h5py tqdm

# 然后安装 pip 的部分
pip install \
  cell2location tangram-sc torch torchvision pyro-ppl \
  tensorflow scanorama harmony-pytorch

这样你就把所有库装进了 /data/home/ch_seq/env_py38 这个已有环境。

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✅ 方法 2：创建 environment.yml 文件用于记录/管理

你可以在当前目录下创建一个 environment.yml 文件：

🔧 第一步：写入文件

在 Linux 下，在终端输入以下命令：

nano environment.yml

然后粘贴以下内容（这个是完整的 YAML 文件）：

name: env_py38
channels:
  - conda-forge
  - bioconda
  - defaults
dependencies:
  - python=3.8
  - scanpy
  - squidpy
  - anndata
  - matplotlib
  - seaborn
  - scikit-learn
  - scikit-image
  - pandas
  - numpy
  - scipy
  - statsmodels
  - jupyterlab
  - opencv
  - napari
  - tifffile
  - pytables
  - h5py
  - tqdm
  - pip
  - pip:
      - cell2location
      - tangram-sc
      - torch
      - torchvision
      - pyro-ppl
      - tensorflow
      - scanorama
      - harmony-pytorch

保存退出（Nano 中使用 Ctrl+O 保存，Enter 确认，然后 Ctrl+X 退出）。

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✨ 然后你可以选择：

🔄 更新当前环境：

conda env update -f environment.yml --prune

这会：

• 自动安装你缺少的包
• 删除多余的旧包（可选项，--prune）

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🔚 总结

场景	推荐方法
已激活现有环境，快速装包	用 conda install + pip install
想记录环境、方便管理或重装	创建 environment.yml，然后用 conda env update

如果你想要我自动帮你生成这个环境中当前已经安装的包的 environment.yml 文件，也可以告诉我。或者你可以运行：

conda env export > environment.yml

这会导出当前环境的完整依赖列表（含具体版本）保存到 environment.yml。

下面是一个为空间转录组学分析定制的 Conda 环境配置文件 environment.yml，包含了当前主流分析流程中常见或重要的 Python 软件包，涵盖：

• 空间转录组工具（如 squidpy, scanpy, cell2location, tangram）
• 图像处理（scikit-image, opencv）
• 可视化（matplotlib, seaborn, napari）
• 数学与统计建模（numpy, scipy, pandas, statsmodels）
• 机器学习/深度学习支持（torch, tensorflow, scikit-learn）

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✅ 推荐的 environment.yml 文件内容如下：

name: spatial-transcriptomics
channels:
  - conda-forge
  - bioconda
  - defaults
dependencies:
  - python=3.8
  - scanpy
  - squidpy
  - anndata
  - matplotlib
  - seaborn
  - scikit-learn
  - scikit-image
  - pandas
  - numpy
  - scipy
  - statsmodels
  - jupyterlab
  - opencv
  - napari
  - tifffile
  - pytables
  - h5py
  - tqdm
  - pip
  - pip:
      - cell2location
      - tangram-sc
      - torch
      - torchvision
      - pyro-ppl
      - tensorflow
      - scanorama
      - harmony-pytorch

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📦 包说明（部分）

包名	用途
scanpy	单细胞/空间数据预处理与可视化
squidpy	空间转录组特化分析工具（邻域、图谱、图像特征）
cell2location	空间去卷积贝叶斯建模
tangram-sc	深度学习方法将单细胞投射到空间
anndata	Scanpy使用的数据结构
napari	多维图像交互可视化
torch/tensorflow	训练深度模型（如tangram、cell2location）
pyro-ppl	Probabilistic Programming Library，cell2location依赖
opencv, scikit-image, tifffile	图像处理（组织切片）
scanorama, harmony-pytorch	单细胞数据批次整合工具

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🚀 使用说明

1. 保存为文件
   保存上述内容为名为 environment.yml 的文件。

2. 创建环境

   conda env create -f environment.yml
   

3. 激活环境

   conda activate spatial-transcriptomics
   

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